东北山梅花优良单株选择的主导因子筛选

（1. 吉林市林业科学研究院， 吉林　132013； 2. 吉林市园林管理处， 吉林　132013）

摘要： 以吉林市松花湖39株东北山梅花为对象，运用spss统计软件对树高、冠幅、地径等13个调查因子进行主成分分析与定量综合评价，进而筛选出主导因子，其结果表明：树高、冠幅、地径、花朵密度、花序长度为5个起主导作用的因子，在进行优良单株选择时应作为优先选择因子。

关键词： 东北山梅花； 优良单株； 主导因子

中图分类号： S 685. 17, S 603. 4 文献标识码： A

东北山梅花（Philadelphus schrenkii）是长白山原始阔叶红松林的指示物种，是阔叶红松林中生态位宽度最大的灌木种群之一。其花色淡雅，夏季开花，且花期长，是近年应用于城市绿化的新品种。国内外对东北山梅花的研究，主要集中在苗木培育[ 1 - 4 ]、药用成分分析[ 5 ]和生理解剖[ 6 - 8 ]等方面，而对东北山梅花的选育研究尚未见报道，因此吉林市林科院于2008年开始对东北山梅花选育技术进行研究，但在优良个体选择过程中，变量个数太多就会增加选择的复杂性，故本研究尝试用主成分分析方法来确定优树选择的主导因子，从而使选择东北山梅花优良单株的初选程序简单化，进而为该树种的优树选择、良种选育提供参考。

1　材料和方法

1. 1　调查地概况

试验地属长白山中、低山丘陵地带，温带大陆性季风气候。年平均温度3.5℃，极端最高温度36.6℃，极端最低温度-45℃，≥10℃积温2 800℃，无霜期135天左右，年降雨量680 mm，年日照时数2 500 h。土壤为暗棕壤，土层厚度50~60 cm，土壤pH值5.5左右，土壤有机质含量A、B层土壤分别为6.119 16%和5.789 4%。

1. 2　调查方法

在吉林市松花湖生态区初选东北山梅花优良单株39株，综合开花和生长性状，本研究选择了树高(A)、地径(D)、冠幅EW(B)、冠幅SN(C)、主干数量(E)、新梢平均长(F)、新梢平均粗(G)、叶长(H)、叶宽(I)、花朵密度(L)、花序长(K)、花序上花朵数量(J)、花径(M)13个关键性状作为调查因子进行分析。花径以整株树上处于盛花期的花朵为标准，测其横截面垂直两个方向的直径，取其平均值；测定叶片的最长和最宽处作为叶长、叶宽；除花朵密度、主干数量、花序上花朵数量外，其它性状均使用直尺测量。每个单株随机测量10朵花、10个花序、20片叶子，取平均值，测量精度为0.1 cm。用SPSS软件，对各性状采用单因素方差分析，通过主成分分析在13个性状因子中确定出几个起关键作用的主导因子。

2　结果与分析

2. 1　利用SPSS软件对调查因子进行统计分析

调查得到东北山梅花的13个关键性状平均值(表1)后，利用SPSS软件分析各变量的平均值和标准差(表2)，同时利用Extraction计算各变量的未旋转的公因子差可知：花因子的方差较低，将其提取，单独计算，以便能更好地描述变量。提取后的公因子的方差都很高，表明提取后的因子成分能很好地描述这些变量。

2. 2　确定主成分

由总方差分解1（表3）可以看出：前4个因子特征值大于1，那么提出前4个因子进行分析，最后确定主导因子 。

由总方差分解2（表4）可以看出：前2个因子特征值大于1，那么提出前2个因子进行分析，最后确定主导因子 。

由主成分分析的因子载荷阵1（表5）表明：第1主成分与A、B、C、D这4个变量的相关性较高，因为在相同立地条件下，这些因子与生长相关，故将其概括为生长因子，是第1主成分中的主导因子。

由主成分分析的因子载荷阵2（表6）表明：第2主成分与K（花序长度）的相关性较高；而花朵密度L与叶面积相关性更高些。故将花序长度、花朵密度概括为开花因子，是第2主成分中的主导因子。

3　结　语

3. 1　东北山梅花的13个性状指标可分为生长因子和开花因子两部分。通过分析，在生长因子中树高、地径、冠幅的贡献率较高，故为生长指标的主导因子；在开花因子中花序长度、花朵密度的贡献率较高，故为开花指标的主导因子。

3. 2　在进行东北山梅花优良单株选择时应优先利用树高、地径、冠幅、花序长度、花朵密度进行考评选择。

3. 3　东北山梅花属观花观叶类灌木，在基因收集时应优先选择花瓣花型有变异的个体，做为特异基因保存，而无需拘泥于主导因子指标。

参考文献

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第1作者简介： 陆斐（1971-）， 女， 高级工程师， 研究方向： 森林培育。